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我國研發(fā)全球首個能“深度學習”的處理器芯片

作者: 時間:2016-03-24 來源:人民日報 收藏
編者按:經(jīng)過近60年的發(fā)展,人工智能已經(jīng)取得了巨大的進步,但總體上還處于發(fā)展初期,依然可以用“方興未艾”來形容。

  日前,中國科學院計算技術研究所(以下簡稱中科院計算所)發(fā)布了全球首個能夠“深度學習”的“神經(jīng)網(wǎng)絡”,名為“寒武紀”。該課題組負責人之一、中科院計算所陳天石博士透露,這項成果將于今年內(nèi)正式投入產(chǎn)業(yè)化。在不久的未來,反欺詐的刷臉支付、圖片搜索等都將更加可靠、易用。

本文引用地址:http://www.butianyuan.cn/article/201603/288701.htm


  前不久,谷歌公司開發(fā)的一款圍棋程序“AlphaGo”以4∶1戰(zhàn)勝了韓國棋手李世石,其中,“AlphaGo”的成功秘訣就是模仿人類通過神經(jīng)網(wǎng)絡進行“深度學習”。

  “深度學習是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡和訓練它的方法。通俗講就是指計算機通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡,模擬人腦的機制來學習、判斷、決策。近年來,這種方法已被應用于許多領域,比如人臉識別、語音識別等,它在近期和未來都將是人工智能領域的一個熱點研究方向。”中國科學院自動化研究所研究員易建強說。

  陳天石說,“深度學習”能發(fā)展到現(xiàn)今階段,得益于計算系統(tǒng)運算能力的提升,而這種提升正是作為技術支撐的爆炸式發(fā)展的結果。目前,“AlphaGo”使用的是在其他領域通用的CPU處理器。2010年,谷歌使用1.6萬個處理器運行7天來訓練一個識別貓臉的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡,在圍棋上戰(zhàn)勝了人類的“AlphaGo”則需要更多的處理器,普通人要想使用這項技術是不可能的。

  “普通的處理器就好比瑞士軍刀,雖然通用,但不專業(yè)。如果廚師要想做出像樣的菜肴,就必須使用專業(yè)的菜刀,而專門的深度學習處理器就是這把更高效、更快捷的‘菜刀’?!标愄焓f。

  深度學習處理器,就是給電腦創(chuàng)造出模仿人類大腦多層大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡的。在深度學習處理器的運行當中,計算系統(tǒng)的運算能力提升是決定深度學習處理效率的關鍵。而中科院計算所此次發(fā)布的“寒武紀”處理器,比“AlphaGo”所使用的處理器在性能上提升兩個數(shù)量級,也就是說,它能夠讓人工智能跑得更快、更遠。

  據(jù)陳天石介紹,今年課題組和中科院計算所已經(jīng)孵化了中科寒武紀公司,正式開始進行科研成果的產(chǎn)業(yè)化。未來應用瞄準企業(yè)、科研院所里的高性能服務器、高效能終端、機器人芯片三大領域,實現(xiàn)更多功能。比如用手機拍照就知道照片中的人是誰,可對眾多視頻進行智能歸類,圖片搜索也將更加準確易用,只要在路邊隨便拍下一棵樹,就可以搜索到這棵樹的所有資料,而不僅僅局限于現(xiàn)在的文字搜索。據(jù)介紹,“寒武紀”未來可服務的領域既包括社會民生,也包括國家重大需求。

  “當前,面向特定領域的專用人工智能技術已取得突破性進展,甚至可以在單點突破、局部智能水平的單項測試中超越人類智能。比如日本仿人機器人、美國獵豹機器人、德國工業(yè)機器人,以及我國的人臉識別、虹膜識別等?!敝袊茖W院院士、中國人工智能學會副理事長譚鐵牛說。

  在中國工程院院士、香港中文大學(深圳)校長徐楊生看來,過去幾十年,科學家往往將更多的精力集中在機器人動作的研究上,讓機器人能像人類一樣爬、抓、行、跳等。徐楊生打了一個比方:前50年,我們研究的多是機器人“穿衣服”這個動作,卻沒有讓機器人學會“要不要穿衣服”等感知和認知能力。

  隨著計算機、互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展,谷歌、百度等公司陸續(xù)推出“AlphaGo”“百度大腦”等深度學習程序,推動著人工智能的不斷進步。譚鐵牛表示,未來的人工智能研究需要和腦與神經(jīng)科學、認知科學、心理學等學科深度交叉融合。



關鍵詞: 處理器 芯片

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